一天一个机器学习算法——XGBoost原理及实践

最新推荐文章于 2024-12-29 16:50:30 发布
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分类专栏： 机器学习手写笔记
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博客聚焦于XGBoost算法，涵盖其原理及实践内容。XGBoost是重要的机器学习算法，了解其原理有助于掌握算法核心，实践则能加深对算法应用的理解，在信息技术领域有重要价值。

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机器学习算法 —— XGBoost
ZShiJ的博客
07-09 420
首先需要导入一些基础的函数库包括：numpy （Python进行科学计算的基础软件包），pandas（pandas是一种快速，强大，灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具），matplotlib和seaborn绘图。一种最简单的方法是把所有的相同类别的特征编码成同一个值，例如女=0，男=1，狗狗=2，所以最后编码的特征值是在[0,特征数量-1]这里我们采用网格调参，它的基本思想是穷举搜索：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果。这个值也是用来避免过拟合的。
机器学习实战——特征工程+xgboost股票预测
qq_37668436的博客
04-11 2169
用上证50只股票的以上特征训练xgb模型预测当天的close。代码见文末。
每日一个机器学习算法——机器学习实践
weixin_33757911的博客
08-26 78
知道某个算法，和运用一个算法是两码事儿。 当你训练出数据后，发觉模型有太大误差，怎么办？ 1）获取更多的数据。也许有用吧。 2）减少特征维度。你可以自己手动选择，也可以利用诸如PCA等数学方法。 3）获取更多的特征。当然这个方法很耗时，而且不一定有用。 4）添加多项式特征。你在抓救命稻草么？ 5）构建属于你自己的，新的，更好的特征。有点儿冒险。 6）调整正则化参数lambuda...
xgboost原理分析以及实践
永远飞翔的鸟
02-27 528
摘要 本文在写完GBDT的三篇文章后本来就想写的，但一直没有时间，终于刚好碰上需要，有空来写这篇关于xgboost原理以及一些实践的东西（这里实践不是指给出代码然后跑结果，而是我们来手动算一算整个xgboost流程） 由于网上已经许多优秀的文章对xgboost原理进行了详细的介绍，特别是xgboost作者陈天奇的论文以及slide已经非常完整阐述了整个xgboost的来龙去脉，现有的文章基本也是...
xgboost在LTR(学习排序)中的应用
qq_40176087的博客
06-01 3651
LTR背景介绍 Learning to rank (LTR) 中文译为“排序学习”，在信息检索(IR)以及 NLP 领域都有着广泛应用，此外在计算广告、推荐系统场景下同样也有应用空间。就我个人所知，LTR 在 2010 年前后受到了相对较多关注，也出现了一批以 LTR 为基础的算法模型。随着 DL 的兴起，近些年 LTR 模型方面的研究已经相对较少，转而更多的以一种“思想”或“做法”的方式出现在了其他模型中。 LTR 模型定义 检索问题可以看做是给定 query 后，系统对文档集合中的候选 doc 进行检索
对xgboost的一些理解
这里记录着我一点一滴的进步
08-20 6540
xgboost 简介 xgboost 的全称是eXtreme Gradient Boosting，由华盛顿大学的陈天奇博士提出，在Kaggle的希格斯子信号识别竞赛中使用，因其出众的效率与较高的预测准确度而引起了广泛的关注。 与GBDT的区别 GBDT算法只利用了一阶的导数信息，xgboost对损失函数做了二阶的泰勒展开，并在目标函数之外加入了正则项对整体求最优解，用以权衡目标...
xgboost原理实战【转】
wang603603的专栏
07-27 458
https://www.cnblogs.com/-Sai-/p/6723556.html 原理 xgboost的原理首先看xgboost的作者陈天奇的ppt 英文不太好的同学可以看看这篇博客xgboost原理。假如看了陈天奇的ppt还晕乎的同学，看了这篇应该能大概知道xgboost是如何求最优解的。 实战 xgboost的参数多的简直不像话。上面提到的博客里xgboost原理提供了3篇介...
XGBoost系列4——XGBoost在时间序列分析中的高级应用
theskylife的博客
01-20 2022
时间序列分析一直是数据科学领域中的重要课题，然而，其挑战在于数据点之间存在着时间依赖关系，因此传统的机器学习算法在处理时间序列问题时可能面临困难。本文将深入探讨一种强大的机器学习算法——XGBoost在时间序列分析中的高级应用。我们将从时间序列问题的挑战开始，逐步介绍XGBoost在时间序列中的应用场景，探讨时间序列数据的特征工程以及在时间序列预测中如何进行XGBoost参数调优。
机器学习算法实现(4):GBDT的两种实现——XGBoost、LightGBM
个人记录使用
08-04 601
【系列开头】开这个系列是因为最近学习某些算法纸上谈兵太久，算法流程背的再熟，没有实现过就没法真正的理解算法的细节。这个系列要实现算法的顺序为逻辑回归、决策树(CART)、AdaBoost、GBDT。其他算法根据后续学习情况进行添加。 能力有限，对于实现XGBoost和LightGBM比较吃力。因此使用几个例子，来学习两者如何使用，以及对比情况。 ...
基于XGBoost机器学习天气预测模型——以茂名市五年天气数据为例（爬虫、预测）
最新发布
m0_72965836的博客
12-29 998
基于XGBoost温度预测系统（学习使用）。欢迎在评论区讨论，在最后附有源码链接（github），如果使用帮忙留个star。本篇文章有些库是没有使用，或者过度引入，请大家自行检查~（作者偷偷懒）
用xgboost做排序任务——xgboost下的learning2rank
seasongirl的博客
08-31 1万+
以下是xgboost中关于rank任务的文档的说明： XGBoost支持完成排序任务。在排序场景下，数据通常是分组的，我们需要分组信息文件来指定排序任务。XGBoost中用来排序的模型是LambdaRank，此功能尚未完成。目前，我们提供pairwise rank. XGBoost supports accomplishing ranking tasks. In ranking scenario,...
排序学习（Learning to rank）综述
anshuai_aw1的博客
01-09 4万+
Learning to rank(简写 LTR、L2R) 也叫排序学习，指的是机器学习中任何用于排序的技术。 目录 一、LTR引言 1.1 LTR的出现背景 1.2 LTR基本框架 二、训练数据的获取 2.1人工标注 2.2搜索日志 2.3公共数据集 三、特征提取 四、模型训练 4.1 单文档方法（PointWise Approach） 4.2文档对方法（PairW...
LightGBM 与 xgboost 对比
Aaron.Ma的博客
06-11 945
转载自http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/Experiments.html#id1实验对比实验详细的实验脚本和输出日志部分请参考 repo.数据集我们使用4个数据集进行对比实验，有关数据的细节在下表列出：数据集任务链接训练集特征注释Higgs二分类link10,500,00028使用余下50万个样本作为测试集Yahoo LTR机器学习排序link473,1...
xgboost 之 eval_metric参数的应用以及构造损失函数的变化情况图
enjoy
05-07 4万+
在训练的时候很多人想查看训练集和验证集的训练情况，但不知道如何打印出来或者形成图 现在我教教大家，查看了xgboost 的api 确实有一个eval_metric参数可以输出训练情况 1.首先在params中设定eval_metric,记住这个属性和lightgbm不一样lightgbm是用metric={“logloss,"auc”}这种map形式，xgboost是应用list形式的，eva...
xgboost之 'objective': 'rank:pairwise',
leokingszx的博客
12-26 5937
1、The objective function is used for optimization not the evaluation function. rank:pairwise and multi:softprob are objective functions, and will change the predictions depending on which one you use...
树模型(六)：XGBoost
热门推荐
雪伦的专栏
04-21 18万+
文章内容可能会相对比较多，读者可以点击上方目录，直接阅读自己感兴趣的章节。1.序　　距离上一次编辑将近10个月，幸得爱可可老师（微博）推荐，访问量陡增。最近毕业论文与xgboost相关，于是重新写一下这篇文章。　　关于xgboost的原理网络上的资源很少，大多数还停留在应用层面，本文通过学习陈天奇博士的PPT、论文、一些网络资源，希望对xgboost原理进行深入理解。（笔者在最后的参考文献中会给出地
XGBoost：参数解释
super
07-01 12万+
XGBoost参数在运行XGboost之前，必须设置三种类型成熟：general parameters，booster parameters和task parameters： General parameters：参数控制在提升（boosting）过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型（tree）和线性模型（linear model）。 Booster parameters：这取
Boosting(提升方法)之XGBoost
weixin_30872671的博客
04-07 419
XGBoost是一个机器学习味道非常浓厚的模型，在数学上非常规范，运用正则化、L2范数、二阶梯度、泰勒公式和分布式计算方法，对GBDT等提升树模型进行优化，不仅能处理更大规模的数据，而且运行效率特别高。看完了XGBoost的原理后，我只能借用邓紫棋在《我是歌手》舞台上唱《喜欢你》时说的那句话：“太漂亮啦”,来表达我内心的感受。 怎么学习XGBoost这个模型呢？我是沿着 “ 决策树（CART）—...
史上最详细的XGBoost实战
学习AI算法，请关注微信公众号：机器学习算法全栈工程师……
10-03 3万+
0. 环境介绍 Python 版 本： 3.6.2 操作系统　　： Windows 集成开发环境： PyCharm 1. 安装Python环境 安装Python首先，我们需要安装Python环境。本人选择的是64位版本的Python 3.6.2。去Python官网https://www.python.org/选择相应的版本并下载。如下如所示： 接下来安装，并最终选择将Python加入环境变量中
XGBoost在时间序列销售预测中的应用——俄罗斯软件公司案例
XGBoost是一种高效的机器学习算法，常用于解决分类和回归问题。在时间序列预测任务中，XGBoost可以利用树模型构建复杂的非线性关系，处理高维数据，并且能够通过集成学习进一步提升模型性能。在挑战赛中，参赛者使用...
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